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手把手教你学Simulink:智能车道保持辅助系统仿真

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手把手教你学Simulink:智能车道保持辅助系统仿真

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1:创建Simulink模型

步骤1.1:打开Simulink并新建模型

步骤2:添加车辆动力学模型

步骤2.1:添加车辆动力学模块

步骤3:添加摄像头传感器模块

步骤3.1:添加摄像头传感器模块

步骤3.2:添加车道线检测模块

步骤4:设计车道保持控制器

步骤4.1:添加PID控制器模块

步骤4.2:设计转向控制器

步骤4.3:连接反馈回路

步骤5:设置仿真参数

步骤6:运行仿真

步骤7:分析仿真结果

车辆轨迹

转向角变化波形

上升时间和调节时间

动态响应特性

安全性分析

步骤8:优化车道保持控制器

调整PID参数

增加前馈控制

使用更先进的控制算法

四、总结


手把手教你学Simulink:智能车道保持辅助系统仿真

智能车道维持辅助系统(Lane Keeping Assist System, LKAS)作为现代高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分之一,在汽车安全技术领域具有重要地位。该系统利用摄像头和其他传感器持续监测车辆与车道线之间的位置关系,并根据检测结果自动调节转向以维持行车道内的行驶状态。

本课程将深入讲解如何运用Simulink及其相关的工具包构建一个智能车道保持辅助系统的仿真模型。

一、背景介绍

智能车道保持辅助系统(LKAS) 主要包括以下几个部分:

  1. 传感器模块:负责测定车道线位置及车辆相对于车道线的当前位置。
    2. 控制器模块:依据传感器采集的数据计算必要的偏转角,并发出控制指令。
    3. 执行器模块:按照控制器发送来的指令调整车辆转向角。

在此实例中,我们计划通过摄像头传感器来检测车道线,并通过 PID 控制器确保车辆能够稳定行驶在其所处的车道内。

二、所需工具和环境

为了进行车道保持辅助系统的仿真,你需要以下工具和环境:

  1. MATLAB/Simulink 主要应用于系统建模与仿真领域。
  2. Automated Driving Toolbox 包含支持自动驾驶的工具模块。
  3. Sensor Fusion and Tracking Toolbox 专注于传感器数据融合与追踪技术。
  4. Vehicle Dynamics Blockset 主要用于车辆动力学系统的建模与分析。
  5. Control System Toolbox 支持控制系统设计与分析过程。
  6. Simulink Control Design 提供系统控制器的设计与优化解决方案。

三、步骤详解

步骤1:创建Simulink模型

首先,打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。

步骤1.1:打开Simulink并新建模型

  • 打开MATLAB程序。
    • 在命令窗口中输入simulink后会自动打开Simulink的启动界面。
    • 单击"Blank Model"按钮以创建一个新的空模型。
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 % 创建新的Simulink模型

    
 modelName = 'LaneKeepingAssistSystem';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);

步骤2:添加车辆动力学模型

我们将使用 Vehicle Dynamics Blockset 来构建车辆的动力学模型。

步骤2.1:添加车辆动力学模块

  • Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs 库夹带 Longitudinal Driver 模块拖放至模型编辑区。
    • Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Steering System 库夹带 Steering System 模块拖放至模型编辑区。
    • Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Chassis 库夹带 Rigid Body 模块拖放至模型编辑区。
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 % 添加车辆动力学模块

    
 add_block('vehicleDynamics/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
    
 add_block('vehicleDynamics/Steering System', [modelName '/Steering_System']);
    
 add_block('vehicleDynamics/Rigid Body', [modelName '/Rigid_Body']);

步骤3:添加摄像头传感器模块

我们将使用摄像头传感器来检测车道线的位置。

步骤3.1:添加摄像头传感器模块

  • Automated Driving Toolbox > Sensors 库中进行拖放操作以获取 Camera Sensor 模块并将其放置至模型编辑区域。
    • 配置设置项包括但不限于视场角和分辨率等其他相关参数设置项。
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 % 添加摄像头传感器模块

    
 add_block('automatedDriving/Camera Sensor', [modelName '/Camera_Sensor']);
    
 set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'FOV', '90'); % 设置视场角为90度
    
 set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'Resolution', '[640, 480]'); % 设置分辨率为640x480

步骤3.2:添加车道线检测模块

  • 在 Automated Driving Toolbox 的 Lane Detection 子目录中导入 Lane Detector 模块至工作区。
    • 请配置相关参数设置包括但不限于检测范围及最小检测宽度等关键指标。
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 % 添加车道线检测模块

    
 add_block('automatedDriving/Lane Detector', [modelName '/Lane_Detector']);
    
 set_param([modelName '/Lane_Detector'], 'DetectionRange', '50'); % 设置检测范围为50米
    
 set_param([modelName '/Lane_Detector'], 'MinWidth', '2'); % 设置最小检测宽度为2米

步骤4:设计车道保持控制器

我们采用 PID 控制器这一技术来完成车道保持功能模块的开发。该控制器通过摄像头传感器获取实时数据,并由其自主调节车辆转向角以维持在指定车道内行驶的状态。

步骤4.1:添加PID控制器模块

  • 请将 PID Controller 模块从 Simulink > Continuous 目录导入至模型编辑区。
    • 请配置模块的初始参数设置(包括但不限于比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd)。
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 % 添加PID控制器模块

    
 add_block('simulink/Continuous/PID Controller', [modelName '/PID_Controller']);
    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'P', '1'); % 设置比例系数Kp为1
    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'I', '0.1'); % 设置积分系数Ki为0.1
    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'D', '0.01'); % 设置微分系数Kd为0.01

步骤4.2:设计转向控制器

  • 基于车道中心的位置测量车辆的偏移距离(亦称横向误差)。
  • PID 控制器被用于调节车辆的转向角以使其重新定位至车道中央位置。
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 % 计算横向误差

    
 lateralError = calculateLateralError(lanePosition); // 自定义函数计算横向误差
    
  
    
 % 添加转向控制器
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Steering_Controller']);
    
  
    
 % 编写MATLAB Function代码
    
 function steeringAngle = fcn(lateralError)
    
     steeringAngle = pid(lateralError); % 使用PID控制器计算转向角度
    
 end

步骤4.3:连接反馈回路

通过将摄像头传感器模块的数据传输至车道线检测模块,并根据其反馈结果动态调整转向指令以优化车辆动力学模型的整体性能

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 % 连接各模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Camera_Sensor'], [modelName '/Lane_Detector'], 'autorouting', 'on');
    
 add_line(modelName, [modelName '/Lane_Detector'], [modelName '/Steering_Controller'], 'autorouting', 'on');
    
 add_line(modelName, [modelName '/Steering_Controller'], [modelName '/Steering_System'], 'autorouting', 'on');

步骤5:设置仿真参数

单击模型编辑器顶部菜单栏中的 Simulation > Model Configuration Parameters。在设置时可调节仿真时间长度(例如设置为60秒)。选择合适的求解算法类型(建议使用 ode45)以及其它相关参数设置。

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 % 设置仿真参数

    
 set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 模拟运行时间为60秒
    
 set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');

步骤6:运行仿真

在执行完上述步骤后,请您点击工具栏上的'Run'按钮以启动仿真过程。随后,请您监控车辆的行驶轨迹、转向角的变化以及相关波形数据,并验证其稳定性与安全性是否符合设计要求

步骤7:分析仿真结果

基于仿真平台的构建能够实现系统性能数据的全面采集与分析。以下介绍几种常用的分析手段:

车辆轨迹

通过 Scope 模块观察车辆的行驶轨迹,确保其始终在车道内行驶。

转向角变化波形

利用 Scope 模块监测转向角的曲线形态特征,并保证其稳定性和安全性达到设计标准

上升时间和调节时间

通过对转向角波形进行分析研究,则可求得系统的上升时间和调节时间。其中所费时间为系统从初始转向位置至目标转速所需之段时间;而调节时间为系统达到并维持在目标转速邻域所需要的时间。

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 % 获取转向角数据

    
 steeringAngle = getSteeringAngle();
    
  
    
 % 计算上升时间和调节时间
    
 riseTime = calculateRiseTime(steeringAngle); % 自定义函数计算上升时间
    
 settlingTime = calculateSettlingTime(steeringAngle); % 自定义函数计算调节时间
    
  
    
 % 显示结果
    
 disp(['Rise Time: ', num2str(riseTime), ' seconds']);
    
 disp(['Settling Time: ', num2str(settlingTime), ' seconds']);

动态响应特性

采用阶跃响应和斜坡响应测试方法对系统的动态性能进行分析,并考察其超调度、振荡次数以及调节时间等指标。

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 % 计算超调量

    
 overshoot = calculateOvershoot(steeringAngle); // 自定义函数计算超调量
    
  
    
 // 显示结果
    
 disp(['Overshoot: ', num2str(overshoot), '%']);

安全性分析

基于分析方法研究车辆运行状态及实时监测数据,并有效防止偏离驾驶道

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 % 获取车辆轨迹数据

    
 trajectory = getTrajectory();
    
  
    
 % 检查是否偏离车道
    
 if any(isOutOfLane(trajectory)) % 自定义函数检查是否偏离车道
    
     disp('Warning: Vehicle is out of the lane.');
    
 else
    
     disp('Vehicle successfully stayed within the lane.');
    
 end

步骤8:优化车道保持控制器

为了提升车道保持控制器的性能表现, 我们可以采取调节PID参数设置的方式, 或者引入前馈控制机制, 或者采用先进控制算法等多种措施, 从而实现整体系统的优化效果

调整PID参数

人工优化PID参数配置(具体为比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd),直至满足性能指标要求

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 % 调整PID控制器参数

    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'P', '1.2'); % 增加比例系数Kp
    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'I', '0.15'); % 增加积分系数Ki
    
 set_param([modelName '/PID_Controller'], 'D', '0.02'); % 增加微分系数Kd
    
  
    
 % 重新运行仿真
    
 sim(modelName);

增加前馈控制

采用前馈控制(Feedforward Control),预判车辆行为,并据此调整转向角度。

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 % 添加前馈控制模块

    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Feedforward_Controller']);
    
  
    
 % 编写MATLAB Function代码
    
 function feedforwardSignal = fcn(predictedLateralError)
    
     feedforwardSignal = calculateFeedforward(predictedLateralError); % 自定义函数计算前馈控制信号
    
 end

使用更先进的控制算法

采用最新的控制技术(包括滑模控制、模糊逻辑控制以及模型预测控制)以优化系统性能

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 % 使用模型预测控制(MPC)

    
 add_block('simulink/Control System Toolbox/Model Predictive Control Toolbox/MPC Controller', [modelName '/MPC_Controller']);

四、总结

本教程旨在详细讲解如何基于Simulink平台搭建智能车道保持辅助系统的仿真实验平台

  • 背景介绍:深入理解智能车道保持辅助系统及其在自动驾驶技术中的应用。
  • 所需工具和环境:详细说明进行车道保持辅助系统仿真所必需的工具与工作环境。
  • 步骤详解:从基础构建完整的车道保持辅助系统模型,并涵盖控制器设计与仿真流程。
  • 分析仿真结果:通过对车辆轨迹、转向角变化等关键指标的全面分析来评估系统性能。
  • 优化车道保持控制器:采用前馈控制策略或引入先进控制算法以优化PID参数设置。

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